实体库 · 期 Buzzwords · 档案重建
EP.28智能体新增 · 待复核
EP.28（2025-01-17）：O1 为什么在 coding agent 里不好用。档案重建；8 个故事线 / 专题 · 6 个条目 · 讲到 2 个实体。每个故事线 / 专题 / 条目都是库里的一个节点，连到它讲到的机构、App、模型和人。
- 分享日2025-01-17
- 页面xiaopingfeng.com/buzzwords/28/ · 档案重建 · 当期录播后补建的页面，话题 + 备课笔记的链接清单
- 标题O1 为什么在 coding agent 里不好用
- 一句话O1 跑分挺高，放进 coding agent 里却不好用——差别在意图分解那一层；Anthropic 五种工作流范式；ACI 该像 HCI 一样被设计
- 规模8 个故事线 / 专题 · 6 个条目 · 讲到 2 个实体
故事线与专题 8 个 · 点标题到页面上的那一节；摘要是页面自己的导语（档案重建的期里是话题）
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O1 为什么在 coding agent 里不好用起点是一次对谈。Anthropic 的 CVC 和自己的投资人成立了一支企业生态基金，第一批投的公司里有一家做 AI coding， 三位联创里有一位华人。聊下来最核心的一个疑惑是：O1 官方宣布的跑分（含 SWE-bench）不低， 为什么大家把 coding agent 里的 4o 或 Sonnet 3.5 换成…
给 O1 写 prompt：把它当新员工用 Sonnet 3.5 或 4o 的时候更像做陶艺——它会跟你不停迭代，缺什么会主动问你。O1 不是这个路子。 给它的 prompt 最终形态得包含：goals、return format、warnings、以及一大段 context dump—— 你要把尝试过但没成功的一切都解释清楚，把数据库、框架…
要结果还是要过程：企业级的分水岭这期最实用的一条判断：O1 在企业级场景里有可能根本用不了。 因为它对结果负责，不对过程负责。想改中间过程，只能回过头把前面的 prompt 全划掉重来。 真跟它对话几百个 task 之后会非常痛苦——你没法 fix，它是端到端的，最好一次命中。
Anthropic：五种 agent 工作流范式接着过了 Anthropic 那篇《Building Effective Agents》。它先讲何时、如何使用框架—— 并且直言常见的那些框架（LangGraph 之类）其实没那么必要；然后给出几种工作流范式， 每种都配了适用场景：
拆 Claude Code 的两个循环整个流程里最核心的是两个 loop：clarify 需求和干活。 需求澄清完了才把任务扔给模型去 environment 里执行——搜文件、返回结果、写代码、看状态、测试、再找文件， 循环到达成 result 才 complete 并展示给用户。
ACI：像投入 HCI 一样投入它文章里提出 ACI（Agent-Computer Interface）——你应该像投入人机界面（HCI）设计那样， 投入同等程度的努力去设计 agent 和系统之间的界面。核心诉求很朴素： 别让 agent 把时间花在那些非常机械的活上。
2025 State of AI DevelopmentVellum 的这份报告里几个当时值得记的读数：研究自动化和合规自动化上榜； 模态分布上图像与文本类最高，但音频已经有 27%（当时的疑问是这些音频到底怎么处理的， 如果都是 ASR 转文本再当文本处理，那不太说得通）。
把范式做成菜谱：Agent RecipesTogether AI 的一位工程师根据 Anthropic 那篇文章做了 Agent Recipes—— 把长篇的 agent 开发范式变成 cookbook 式的条目，每一条都能直接看到代码。
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条目 6 个 · 本期资料 6 · 信源徽章与 MUST / TECHREAD / ★ 是页面自己的标记
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| 期 | 栏目 | 标题 | 信源 | 标记 |
|---|---|---|---|---|
| EP.28 | 本期资料 | Building effective agents | ||
| EP.28 | 本期资料 | claude-cookbooks/patterns/agents at main · anthropics/claude-cookbooks · GitHub | ||
| EP.28 | 本期资料 | The 2025 state of AI Development | ||
| EP.28 | 本期资料 | Agent Recipes | ||
| EP.28 | 本期资料 | RoomGPT | ||
| EP.28 | 本期资料 | BlinkShot – Real-Time AI Image Generator |
共 6 条 · 数据 2026-11-04
这一期讲到的机构、人、App 和模型 2 个 · 名称匹配（名字在标题里记「主角」，只在正文里记「提及」），待复核；按它们在这一期被讲到的条目数排
被讲到最多的（按故事线 / 专题 / 条目数）
共 2 条 · 数据 2026-11-04